Course Outline

Invoering

Opstellen H2O

Overzicht van H2O Functies en architectuur

Navigeren door de H2O WebUI

De gegevensset voorbereiden

Werken met beslisboommodellen

Een lineair model maken

Realtime gegevensscores in H2O

Een Random Forest-model maken

GBM's maken

Analyseren van Hadoop gegevens

Een Deep Learning-model maken

Een onbewaakt leermodel creëren

Gebruik H2O AutoML om het modelevaluatieproces te automatiseren

Probleemoplossen

Samenvatting en conclusie

Requirements

  • Programmeerervaring in Python, R, Scala of Java.

Publiek

  • Datawetenschappers
  • Data-analisten
  • Ontwikkelaars
  14 Hours
 

Getuigenissen (6)

Related Courses

Big Data Business Intelligence for Telecom and Communication Service Providers

  35 Hours

AI and Robotics for Nuclear - Extended

  120 Hours

Related Categories